С помощью математического анализа учёные изучили глубокую нейронную сеть, один из видов искусственного интеллекта. Об этом информирует журнал PNAS.
К примеру, есть передовой гаджет, который способен взломать любой сейф в мире, но неизвестно, как именно он работает. Можно взять более старый инструмент для взлома сейфов – надёжный ломик. При помощи этого рычага открыть гаджет, заглянуть в его внутренности и постараться сделать реверс-инжиниринг. Именно это исследователи сделали, прибегая к помощи математики.
Результаты исследования говорят о том, что их ИИ осуществляет многие из тех же расчётов, которые люди уже давно делают сами.
Обычно используются глубокие нейронные сети для прогнозирования экстремальных погодных явлений или для иных климатических приложений. Более точные местные прогнозы способны помочь людям планировать даты посещения парка, а предсказание ветра и облаков может также помочь операторам возобновляемых источников энергии планировать, что поставить в сеть в ближайшие часы.
«Нейронные сети действительно мощно работают с подобными системами», – рассказал Педрам Хассанзаде, инженер-механик из Университета Райса в Техасе, а также один из авторов работы.
Метеорологи часто занимаются таким прогнозированием с помощью моделей, которые требуют больших суперкомпьютеров. Глубоким нейронным сетям нужно меньше вычислительной мощности для реализации тех же задач.
